KI-gestützte Lackfehlererkennung in der Nutzfahrzeugfertigung
Ein hybrides System aus Deflektometrie und Deep Learning erkennt automatisiert Lackfehler an Fahrzeugkarosserien und ersetzt die manuelle Sichtprüfung.
Vertiefung
Die von Fraunhofer IAIS entwickelte Lösung ALVISTOIndustry erfasst per Deflektometrie hochpräzise Lichtreflexionen auf lackierten Oberflächen und klassifiziert Defekte wie Kratzer, Lackfehler, Dellen oder Staubeinschlüsse in Echtzeit mit einem Deep-Learning-Modell. Bei MAN läuft das System seit 2024 am Ende der Lackierstraße im Serienbetrieb und prüft rund 390 Fahrzeugkarosserien pro Schicht, wobei über 20 Fehlerklassen unterschieden werden. Der manuelle Prüfaufwand konnte dadurch etwa halbiert werden, bei gleichzeitig höherer und konsistenterer Fehlererkennung als bei rein manueller Kontrolle.